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单层神经网络的快速学习算法研究被引量：4: 1; 作者冯昭志黄载禄杨叔子《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第1期68-72,共5页; 该文提出一种适用于单层神经网络（ＳＮＮ）训练的新颖的广义误差函数，给出了ＳＮＮ新的快速学习算法（ＦＬＡ）．进一步提出了一种广义系统辨识模型，对ＦＬＡ的收敛性进行了理论分析．; 关键词单层神经网络快速BP算法 SNN FLA; 下载PDF 职称材料

高阶神经网络与二阶隐马尔柯夫模型的统一的数学模型被引量：2: 2; 作者黄载禄冯昭志万发贯《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1993年第6期1-5,共5页; 随着VLSI技术的迅猛发展,对神经网络与隐马尔柯夫模型(HMM’s)之问的关系研究已成为信息处理领域的一个重要的研究方向.在分析高阶神经网络和二阶HMM’s的结构及算法的基础上,提出了这两种模型的统一数学模型,从而为这两种模型的systoli... 展开更多; 关键词神经网络 HMM'S 信息处理数学模型; 下载PDF 职称材料

改进的神经网络快速学习算法被引量：1: 3; 作者冯昭志黄载禄杨叔子《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第S2期33-36,共4页; 提出了一种新颖的神经元模型和用于神经网络训练的推广准则，给出了多层神经网络的快速学习算法，研究了一种用于语音识别的时变多层神经网络及其相应的快速学习算法．语音识别实验表明：所给出的快速学习算法能有效地加速网络训练进程．; 关键词语音识别神经网络快速学习算法; 下载PDF 职称材料

符号多值PLA′s及其应用: 4; 作者冯昭志黄载禄 +1 位作者陈慧万发贯《华中理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第11期45-49,共5页; 提出了三种新的符号多值ＰＬＡ（ＳＭＰＬＡ）结构：第一类型ＳＭＰＬＡ由符号译码器、ＭＩＮ阵列和ＭＡＸ阵列组成；第二类型ＳＭＰＬＡ由符号译码器、ＡＮＤ阵列、ＯＲ阵列和输出编码器组成；第三类型ＳＭＰＬＡ由两级第二类型ＳＭＰ... 展开更多; 关键词 VLSI 逻辑函数逻辑电路 PLA; 下载PDF 职称材料

用神经网络构造鲁棒HMM＇s: 5; 作者冯昭志黄载禄 +1 位作者刘凡万发贯《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1994年第11期1-4,共4页; 对窗口神经网络（ＢＷＮＮ）与鲁棒ＨＭＭ’ｓ之间的关系作了新的探讨，指出了鲁棒ＨＭＭ’ｓ是循环的ＢＷＮＮ（ＲＢＷＮＮ）的特殊情况。讨论了由ＲＢＷＮＮ构造用于噪音环境下语音识别的组合ＨＭＭ’ｓ和二阶ＨＭＭ’ｓ的算法，给出... 展开更多; 关键词组合HMM's 鲁棒性窗口神经网络元音识别; 下载PDF 职称材料

数字流水Viterbi译码器的VLSI设计: 6; 作者冯昭志黄载禄 +1 位作者陈慧万发贯《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第3期50-55,共6页; 本文介绍了高速数字流水Ｖｉｔｅｒｂｉ译码器的ＶＬＳＩ设计。在符号４值系统的基础上，给出Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的新的功能分解公式，并介绍了用于译码器实现的两个重要的快速运算部件ＡＤＤ和ＭＡＸ的原理及其现场可编程（序）门阵列... 展开更多; 关键词 VLSI 集成电路设计译码器; 下载PDF 职称材料

CMOS电流式符号多值PLA＇s: 7; 作者冯昭志黄载禄杨叔子《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第4期313-316,共4页; 本文提出了一种新的多值ＰＬＡ’ｓ──符号多值ＰＬＡ’ｓ，它非常适合于高速数字流水ＤＳＰ的ＶＬＳＩ设计．文中较详细地讨论了符号多值ＰＬＡ’ｓ的性质、ＣＭＯＳ电流式实现和应用．; 关键词 MVPLA'S 电流式 CMOS 数字信号处理器 VLSI; 下载PDF 职称材料

一种新的单层神经网络学习算法分析模型被引量：1: 8; 作者冯昭志黄载禄杨叔子《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1996年第8期21-23,共3页; 提出了适用于单层神经网络快速学习算法分析的一种新模型——广义系统辨识模型，分析了Ｋａｒａｙｉａｎｎｉｓ的快速ＢＰ算法．研究结果表明：利用所提出的新模型。; 关键词神经网络辨识模型快速学习算法; 下载PDF 职称材料

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